Extreme Events in the Arab Region:Case of

Cold Waves and Heat Waves in Tunisia

Pr. Dr. Habib BEN BOUBAKERUniversity of Tunis

Chairman Ass. Tunisian Geographers

5th Expert Group Meeting on the Regional Initiative for the Assessment of the Impact of Climate

Change on Water Resources and Socio-Economic Vulnerability in the Arab Region (RICCAR).

Amman, 11-12 december 2013

Plan

• 1. Methodological development

• 2. Results: Risks and Trends

• 3. Vulnerability and socio-economic impacts related to CC

Introduction:Methodological development

• 1. Data and indicators?

– Daily observations: Day / night

– 3 hours observations

– ambient indicators: T° / Humidity / wind …

• 2. What relevant thresholds?

• most thresholds and approaches are designed in cold countries Are they suitable for hot countries???

I. Strong heats and Heat waves

I. Methodological development

I.1. Thresholds adapted to a hot country

TN TX 33°C 34°C 35°C 36°C 37°C 38°C 39°C 40°C 41°C 42°C 43°C 44°C 45°C >=46°C

20°C 26,5 27 27,5 28 28,5 29 29,5 30 30,5 31 31,5 32 32,5 33

21°C 27 27,5 28 28,5 29 29,5 30 30,5 31 31,5 32 32,5 33 33,5

22°C 27,5 28 28,5 29 29,5 30 30,5 31 31,5 32 32,5 33 33,5 34

23°C 28 28,5 29 29,5 30 30,5 31 31,5 32 32,5 33 33,5 34 34,5

24°C 28,5 29 29,5 30 30,5 31 31,5 32 32,5 33 33,5 34 34,5 35

25°C 29 29,5 30 30,5 31 31,5 32 32,5 33 33,5 34 34,5 35 35,5

26°C 29,5 30 30,5 31 31,5 32 32,5 33 33,5 34 34,5 35 35,5 36

27°C 30 30,5 31 31,5 32 32,5 33 33,5 34 34,5 35 35,5 36 36,5

28°C 30,5 31 31,5 32 32,5 33 33,5 34 34,5 35 35,5 36 36,5 37

>=29°C 31 31,5 32 32,5 33 33,5 34 34,5 35 35,5 36 36,5 37 37,5

Légende

Moyenne TM

(=TX+TN)/2 Journée

>= 33,5°C Torride

30° à 33°C Très forte chaleur

26,5° à 29,5°C Forte chaleur

It is essential to combine day and night T°:

3 items: Hot days: hot, very hot, torrid

I.2. Hot days: Results

Annual average

frequency of hot days

(Nb. D. / year)

Frequency of heat waves (duration ≥ 7d.) according to their intensityand persistence (Observed 1968-2008)

5/8-3/9/03

30j.

22/7-

5/8/7/83

14j. 16j

7j10j

8j

9-29/7/03

21j

0

50

100

150

200

250

300

350

400

3/3

/68

1/2

/70

2/1

/72

2/1

2/7

32

/11

/75

2/1

0/7

72

/9/7

92

/8/8

13

/7/8

32

/6/8

53

/5/8

72

/4/8

93

/3/9

13

1/1

/93

1/1

/95

1/1

2/9

61

/11

/98

1/1

0/0

01

/9/0

21

/8/0

42

/7/0

61

/6/0

8

Inte

ns

ité

(S

TS

en

°C

)

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

3/3

/68

1/2

/70

2/1

/72

2/1

2/7

3

2/1

1/7

5

2/1

0/7

7

2/9

/79

2/8

/81

3/7

/83

2/6

/85

3/5

/87

2/4

/89

3/3

/91

31

/1/9

3

1/1

/95

1/1

2/9

6

1/1

1/9

8

1/1

0/0

0

1/9

/02

1/8

/04

2/7

/06

1/6

/08

Inte

ns

ité

(S

TS

en

°C

)

Durée=7j

Tunis-C Kairouan

(source : Ben Boubaker H, 2011)

A warming trend? Inter-annual frequency of hot days

1952

1973

1982

1987

1994

1999

2003

0

20

40

60

80

100

1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

No

mb

re d

e jo

urs

fo

rte

me

nt

ch

au

ds

/an

Jendouba KAIROUAN Thala

1999

19901973

1982

1994

1952

0

20

40

60

80

100

120

140

1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

No

mb

re d

e jo

urs

fo

rtem

en

t ch

au

ds / a

n

Tozeur Mednin Remada

y = 1,1474Ln(x) + 42,901

R2 = 0,9987

43

44

45

46

47

48

49

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Période de retour (T) en années

TX

an

nu

el

ex

trê

me

y = 1,6733Ln(x) + 24,22

R2 = 0,9987

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Période de retour (T) en annéesT

N a

nn

ue

l e

xtr

êm

e

Figure 5: Période de retour des températures

maximales extrêmes les plus élevées à Sidi

Bouzid (observations de 1964-2008)

Figure 6: Période de retour des températures

minimales extrêmes les plus élevées à Sidi Bouzid

(observations de 1964-2008)

Modeling extreme temperature records:

Gumbel law: return periods

II. Cold wavesII.1. Thresholds adapted to a hot country

TN TX ≤ 0°C 1°C 2°C 3°C 4°C 5°C 6°C 7°C 8°C 9°C 10°C11°C12°C13°C14°C 15°C

≤-5,0°C -2,5 -2,0 -1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0

-4°C -2,0 -1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5

-3°C -1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 11,0 12,0

-2°C -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 11,0 12,0 13,0

-1°C -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0

0°C 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5

1°C 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0

2°C 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5

3°C 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5 9,0

4°C 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5 9,0 9,5

5°C 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5 9,0 9,5 20,0

6°C 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5 9,0 9,5 20,0 21,0

7°C 7,0 7,5 8,0 8,5 9,0 9,5 20,0 21,0 22,0

8°C 8,0 8,5 9,0 9,5 20,0 21,0 22,0 23,0

9°C 9,0 9,5 20,0 21,0 22,0 23,0 24,0

10°C 10,0 21,0 22,0 23,0 24,0 25,0

LégendeMoyenne (TX+TN)/2 Journée

< 2,5°C Très froid

2,5° à 4,5°C Froid

5,0° à 7,0°C Assez Froid

7,5° à 10,0°C Frais

Cold days:

- Fresh days,

- quit cold days,

- cold days,

- very cold days

Annual average and monthly

frequency of cold days

(all categories) in Tunisia

(1950-2008)

Winter warming trend? Inter-annual frequency of cold days

1971 19731991

1984

1953 1956

19651981 2003

2005Tendance (Tunis-C):

y = -0,2188x + 23,309

R2 = 0,1718

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

1950

1954

1958

1962

1966

1970

1974

1978

1982

1986

1990

1994

1998

2002

2006N

om

bre

de jo

urs

fro

ids (

tou

tes c

até

go

ries)/

an

Tunis-C Sfax Tabarka Jerba

2005

1973

1986

1991

2003

0

20

40

60

80

100

120

140

160

1960

1962

1964

1966

1968

1970

1972

1974

1976

1978

1980

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

No

mb

re d

e jo

urs

fro

ids (

tou

tes c

até

go

ries)/

an

Jendouba Kef Kairouan Bouzid Thala

II.2. Synthesis results

A warming trend confirmed ?Interannual variability in types of biothermic ambiances (T°, RH, Wind)

Impacts affeecting: Water resources, agriculture, vegetation, health, …

Nuits chaudes et jours jours chauds à torrides

1981

Tunis: R2 = 0,65

Kairouan: R2 = 0,54

Bizerte: R2 = 0,54

Tozeur: R2 = 0,16

Gabes: R2 = 0,42

Gafsa: R2 = 0,35

20

30

40

50

60

70

80

90

100

110

120

130

140

150

1970

1972

1974

1976

1978

1980

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

No

mb

re d

e j

ou

rs /

an

Kairouan Gafsa Gabes Bizerte Tunis Tozeur

Nuits froides et jours froids

2003

1980

1991

2005

1973 Tunis: R2 = 0,414Kairouan: R2 = 0,249 Bizerte: R2 = 0,327

Gabes: R2 = 0,122

Gafsa: R2 = 0,167

15

25

35

45

55

65

75

85

95

105

115

125

135

1970

1972

1974

1976

1978

1980

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

No

mb

re d

e j

ou

rs /

an

Kairouan Gafsa Gabes Bizerte Tunis Tozeur

- Exceptionally warm summers stand out: 1973, 1982, 1994, 1999, 2003

-Exceptionally cold winters stand out: : 1973-74, 1980-81, 1991-92, 2003-04, 2005-06

Annual average frequency of

days depending on the

categories of heating and cooling in

Tunisia (moy.1968-

2008)

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Tabarka

Bizert

Tunis-C

Kelibia

Nabeul

Monastir

Sfax

Gabes

Jerba

Jendouba

Beja

Siliana

Zaghouan

Kairouan

Bouzid

Le Kef

Kasserine

Thala

Gafsa

Mednine

Tozeur

Tataouine

Kebili

Remada

El Borma

% des jours de l'année (365 j. = 100% )

G Froid Très froid Froid Frais Modéré Forte Chaleur TF Chaleur Torride

moderate

days

HO

T

CO

LD

Length of the extreme Saisons : what tendency?

50

70

90

110

130

150

170

190

210

230

2501950

1955

1960

1965

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2005

Du

rée d

e l

a s

ais

on

(N

b.

jou

rs)

Eté Hiver Linéaire (Eté) Linéaire (Hiver)

Saison chaude

Saison froide

III. Socio-economic impacts

• Impacts on:

– Environment

– Natural resources

– Health, …

• But:

• Differentiel adaptative capacity and resilience

Strong heatsas well as Cooling

… kill ….

0

100

200

300

400

500

600

700

Janv Mars Mai Juil Sept Nov

To

tal m

oyen

décès / m

ois

²

Monthly average mortality

regime in Tunis

R2 = 0,5051

0

10

20

30

40

50

60

70

80

50 52 54 56 58 60 62 64

∑ TX+TN en °C (moyenne décadaire)

Eff

ecti

f m

oyen

de d

écès o

bserv

és/d

écad

e

Decadal average temperatures (TX+TN) for

days and torrid heat very strong and effective

decadal average death (all ages combined) in

Gabes (1991-07)

Strong heats kill …. Exp: summer 2003

Températures (station de Monastir)

et effectifs de décès au

gouvernorat de Monastir du 1er mai

au 31 octobre 2003 (échelle moy.

mobile décadaire)

Températures (Tunis-C) et

effectifs de décès au gouvernorat

de Tunis (1er mai au 31 octobre

2003 , échelle moy. Mobile

décadaire)

Strong heats can be responsible of reemerging diseases: Exp. Of in SBZ (Tunisia):

Total yearly frequency of cases of ZCL and hot days (all categories combined)

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

No

mb

re d

e c

as L

CZ

180

200

220

240

260

280

300

Fre

q.

To

t Jo

urs

ch

au

ds à

to

rrid

es

Nombre de cas LCZTot Chaleur

Rate equipment of households in air conditioners and poverty rates

Taux d’équipement des

ménages en climatiseursTaux de ménages pauvres

(source : Lamine, 2009)

Differentiel

resilience

capacity

No equality

face to natural

diseases, face

to death, …

High temperatures particularly morbid and deadly in large cities: Case of Greater Tunis

• Spatially, the equipment of households in air conditioners rate moves in the opposite direction to that of poor households.

•We deduce the greatest socio-economic vulnerability of the poorest social classes, which combines a natural vulnerability already shared with the rest of the population

Taux d’équipement des

ménages en climatiseurs par

délégation dans le Grand Tunis

Conclusions• Urgency for the Arab region to:

– contribute to the struggle against the sources of CC

– build capacity for:

» Prevention

» Adaptation

• ==> This requires strategies for strengthening:

• The skills, knowledge, scientific research, cooperation between neighboring countries (groups / sub-groups)

• ==> initiatives undertaken by RICCAR represent opportunities not to be missed

Thank you for your attention

Habib BEN BOUBAKERhboubaker@yahoo.fr